继迪必尔“基于多尺度数字孪生和多隔室模型的生物反应器智能放大系统研发项目”入选上海市科委《2025年度关键技术研发计划》

公司另一智能生物制造应用案例：“应用代谢网络模型及深度学习技术实现大肠杆菌培养过程在线代谢分析”入选工信部《人工智能在生物制造领域典型应用案例名单（第一批）》。

此次征集于2024年10月启动，旨在贯彻落实党中央、国务院关于加快推进新型工业化的决策部署，推动人工智能、智能制造等智能技术赋能新型工业化，促进智能技术和生物制造深度融合，助力生物制造场景创新，加快形成新质生产力。征集方向以智能技术和生物制造深度融合为主线，围绕生物制造产业链创新研发、中试放大、生产制造等重点环节，聚焦高性能蛋白质元件设计及构建等8大场景。

案例概述

迪必尔生物本次入选的案例，是公司自主研发的微生物培养代谢流智能动态优化系统。通过大肠杆菌胞内代谢通量的实时解析，建立生物制造过程智能调控系统，实现从宏观参数监测到代谢底层调控的跨越。

共创数据驱动型生物产业

工信部此次发布的典型案例名单，既是对中国生物制造智能化成果的阶段性总结，也是未来产业发展的"路线图"。
迪必尔作为生物制造智能化理念的坚定拥趸，把“共创数据驱动型生物产业”作为使命，坚持用数据创新赋能生物制造智能化发展。未来，公司将继续探索人工智能驱动的科学研究（AI for Science，AI4S）新范式，与产业链上下游合作伙伴一起，共同推动技术创新和应用的落地。